GPU编码器™生成优化的CUDA®从MATLAB代码®用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统的代码。生成的代码调用优化了NVIDIA®CUDA库,包括cuDNN、cuSolver和cuBLAS。它可以作为源代码、静态库或动态库集成到您的项目中,并可用于gpu上的原型,例如NVIDIA Tesla®和NVIDIA Tegra®.你可以在MATLAB中使用生成的CUDA来加速你的MATLAB代码的计算密集型部分。GPU编码器让您将遗留CUDA代码合并到MATLAB算法和生成的代码。
当与嵌入式编码器一起使用时®, GPU编码器可以让你验证数值行为生成的代码,通过软件在循环(SIL)测试。
学习GPU编码器的基础知识
MATLAB语言用于语法和函数的代码生成
创建CUDA GPU内核的算法结构和模式
排除代码生成问题,提高代码执行时间,减少生成代码的内存使用
为深度学习神经网络生成CUDA代码
将生成的代码部署到NVIDIA Tegra硬件的目标
万博1manbetx支持第三方硬件,如NVIDIA Drive和Jetson平台。